Construcción de Bases de Datos

Construcción de Bases de Datos Grupo 413

L.I. Fernando Trejo Uco - 1

BASE DE DATOS I

Unidad I: Introducción

1.1 Objetivos de los Sistemas de Base de Datos.

1.2 Abstracción de la Información

1.3 Modelos de Datos

1.4 Instancias y Esquemas

1.5 Independencia de los Datos

1.6 Lenguaje de Definición de Datos

1.7 Lenguaje de Manejo de Datos

1.8 Manejador de Base de Datos

1.9 Administrador de la Base de Datos

1.10 Usuario de la Base de Datos

1.11 Estructura General del Sistema

1.1 OBJETIVO DE LOS SISTEMAS DE BASE DE DATOS

DBMS: DATA BASE MANAGEMENT SYSTEM (SISTEMA DE MANEJO DE BASE DE

DATOS). DBM: DATA BASE MANAGER (MANEJADOR DE BASE DE DATOS).

DB: DATA BASE (BASE DE DATOS).

Un DBMS consiste de una base de datos y un conjunto de aplicaciones (programas) para

tener acceso a ellos. Comúnmente, la base de datos contiene información interrelacionada

y referente a una misma entidad o empresa.

El objetivo primordial de una DBMS es crear un ambiente en el que sea posible

almacenar y recuperar información en forma eficiente y conveniente.

Otro modelo que se utiliza Comúnmente para manipular una base de datos es el llamado

SISTEMA DE PROCESAMIENTO DE ARCHIVOS; que consta de un conjunto de

programas que permiten el acceso a la base de datos, pero no optimizan los métodos

utilizados, provocando entre otros los siguientes problemas:

REDUNDANCIA.- Esta se presenta cuando se repiten innecesariamente datos en

los archivos que conforman la base de datos. Esta redundancia aumenta los costes

de almacenamiento y acceso y además puede llevar a inconsistencia de los datos.

INCONSISTENCIA.- Ocurre cuando existe información contradictoria o

incongruente en la base de datos.

DIFICULTAD EN EL ACCESO A LOS DATOS.- Debido a que los sistemas de

procesamiento de archivos generalmente se conforman en distintos tiempos o

épocas y ocasionalmente por distintos programadores, el formato de la información

no es uniforme y se requiere de establecer métodos de enlace y conversión para

combinar datos contenidos en distintos archivos.



AISLAMIENTO DE LOS DATOS.- Se refiere a la dificultad de extender las

aplicaciones que permitan controlar a la base de datos, como pueden ser, nuevos

reportes, utilerías y demás debido a la diferencia de formatos en los archivos

almacenados.

ANOMALIAS EN EL ACCESO CONCURRENTE.- Ocurre cuando el sistema

es multiusuario y no se establecen los controles adecuados para sincronizar los

procesos que afectan a la base de datos. Comúnmente se refiere a la poca o nula

efectividad de los procedimientos de bloqueo.

PROBLEMAS DE SEGURIDAD.- Se presentan cuando no es posible establecer

claves de acceso y resguardo en forma uniforme para todo el sistema, facilitando

así el acceso a intrusos.

PROBLEMAS DE INTEGRIDAD.- Ocurre cuan no existe a través de todo el

sistema procedimientos uniformes de validación para los datos.

1.2 ABSTRACCION DE LA INFORMACION

Uno de los objetivos del DBMS es el ocultar al usuario final ciertos aspectos técnicos

relativos al diseño de los manejadores, puesto que estos no son relevantes para este usuario

final.

Las estructuras de datos utilizadas para el almacenamiento y recuperación de la

información son muchas veces altamente complejas con el objeto de crear un sistema

eficiente.

Para diferenciar las etapas en que cada operador, diseñador y otros personajes

intervienen, debe distinguirse entre los siguientes niveles de diseño:

1. NIVEL FISICO.- Es aquel en el que se determinan las características de

almacenamiento en el medio secundario. Los diseñadores de este nivel poseen un

amplio dominio de cuestiones técnicas y de manejo de hardware. Muchas veces se

opta por mantener el nivel físico proporcionado por el sistema operativo para

facilitar y agilizar el desarrollo.

2. NIVEL CONCEPTUAL.- Es aquel en el que se definen las estructuras lógicas de

almacenamiento y las relaciones que se darán entre ellas. Ejemplos comunes de

este nivel son el diseño de los registros y las ligas que permitirán la conexión entre

registros de un mismo archivo, de archivos distintos incluso, de ligas hacia

archivos.

3. NIVEL DE EDICION.- Es aquel en el que se presenta al usuario final y que puede

combinaciones o relaciones entre los datos que conforman a la base de datos global.

Puede definirse como la forma en el que el usuario aprecia la información y sus

relaciones.

1.3 MODELOS DE DATOS

Un modelo de datos es un conjunto de herramientas conceptuales para describir los

datos, las relaciones entre ellos, su semántica y sus limitantes.

Los modelos de datos se clasifican en tres grupos principales:



1. MODELOS LOGICOS BASADOS EN OBJETOS.- Son aquellos que nos

permiten una definición clara y concisa de los esquemas conceptual y de visión. Su

característica principal es que permiten definir en forma detallada las limitantes de

los datos. Ejemplos de este tipo de modelos son:

Modelo entidad relación.

Modelo binario

Modelo semántico de los datos

Modelo infológico

2. MODELOS LOGICOS BASADOS EN REGISTROS.- Operan sobre niveles

conceptual y de visión. Sus características principales son que permiten una

descripción más amplia de la implantación, pero no son capaces de especificar con

claridad las limitantes de los datos. Son ejemplos de este tipo de modelos:

Modelo relacional: Los datos y las relaciones se representan

mediante tablas, cada una con diferentes columnas y nombres

únicos.

Modelo de red: Los datos se representan mediante nombres de

registros y las relaciones mediante conjunto de ligas.

Modelo jerárquico: Es semejante al modelo de red, pero con una

estructura arbolada.

3. MODELOS FISICOS DE DATOS.- describen los datos en el nivel más bajo y

permiten identificar algunos detalles de implantación para el manejo del hardware

de almacenamiento. Ejemplos de este tipo de modelos son:

Modelo unificador

Modelo memoria de cuadros

1.4 INSTANCIAS Y ESQUEMAS

Como es obvio, la base de datos es dinámica y por tanto se encuentra sujeta a

modificaciones constantes por la agregación, eliminación y alteración de datos.

Para definir las distintas etapas por las que atraviesa una base de datos, se utiliza el

concepto de instancia de la base de datos; esta se refiere al estado que esta guarda en un

momento determinado.

También es relevante el observar que uno o varios archivos pudieron ser sujetos a una

reestructuración o reorganización. Para solucionar el problema referente al estado que

guarda la estructura de la base de datos, se define el concepto de esquema de la base de

datos; este hace referencia al estado que guarda la organización conceptual (estructura,

ligas, relaciones y demás) de la base de datos en un momento determinado.

REESTRUCTURACIÓN.- Cuando se hacen cambios en la estructura, quitar un

campo, agregar, modificar longitud o un tipo.

REORGANIZACIÓN.- Cambiar el modelo con el que se controla el acceso a los

datos.



NOTA: Comúnmente la reorganización trae como consecuencia la reestructuración.

Existen varios esquemas para cada nivel de la base de datos; de tal forma, tenemos un

esquema físico, esquema conceptual y esquema de visión (llamado también subesquema).

1.5 INDEPENDENCIA DE LOS DATOS

Esta se refiere a la libertad que pueda existir para modificar algunos de los esquemas sin

que exista la necesidad de reescribir los programas de aplicación.

Existen básicamente dos tipos de independencia:

a. INDEPENDENCIA FISICA.- Esta se presenta cuando es posible la modificación

del esquema físico sin afectar a los esquemas restantes. Las principales razones

para llevar a cabo una modificación del esquema físico serán un ajuste en el

hardware de almacenamiento o una redistribución de los datos en él.

b. INDEPENDENCIA LOGICA.- Ocurre cuando se modifica el esquema

conceptual sin afectar al resto de los esquemas. Básicamente se modifica el

esquema conceptual cuando cambian las características de los datos a almacenar.

Es relativamente más sencillo y probable lograr la independencia física puesto que una

modificación del esquema conceptual, (estructuras, ligas y demás) inevitablemente

requerirá de modificaciones el código para su manipulación.

1.6 LENGUAJE DE DEFINICION DE DATOS

Un esquema de base de datos se especifica por medio de un conjunto de definiciones

que se expresan mediante un lenguaje especial llamado lenguaje de definición de datos.

El resultado de la combinación de sentencias de DDL es un conjunto de tablas las cuales

se almacenan en un archivo especial llamado diccionario de datos.

El DDL (Data Definition Language) es aquel que permite describir un esquema de base

de datos. Las definiciones resultantes conformaran al DICCIONARIO DE DATOS.

Un DICCIONARIO DE DATOS es un archivo que contiene metadatos que se consulta

antes de leer o modificar datos reales en el sistema de base de datos.

1.7 LENGUAJE DE MANIPULACION DE DATOS

El DML (Data Manipulation Language) nos sirve para manejar la información contenida

en la base de datos. Este manejo consiste básicamente en la inserción, recuperación,

eliminación y modificación de la información.

El DML aplicado a nivel físico será utilizado para realizar procesos que permitan un

acceso más eficiente a la información; en el nivel de visión tendrá como finalidad mostrar

al usuario destino los datos en una forma clara y sencilla.



Existen dos tipos de DML:

a. DE PROCEDIMIENTOS.- Especifican cuales datos habrán de ser manipulados y

el método que se utilizara para ello.

b. SIN PROCEDIMIENTOS.- Solamente especifican los datos a manejar.

Los DML de procedimientos son mucho más eficientes en lo que respecta a sus

capacidades de manejo y control de la información, pero su complejidad es mayor.

Se define una consulta como una operación que solicita la recuperación de información.

La parte del DML que se encarga de procesar esta recuperación se conoce como

LENGUAJE DE CONSULTA.

1.8 MANEJADOR DE BASES DE DATOS

Es una interface entre los datos de bajo nivel y los programas de aplicación y módulos

de consulta que se utilizan a nivel de usuario.

Las funciones del manejador de bases de datos son:

a. La interacción con el manejador de archivos, esto se lleva acabo traduciendo

proposiciones con el DML a instrucciones de bajo nivel para la manipulación de los

datos.

b. Implantación de integridad, se encarga de verificar que durante las actualizaciones

no se viole ninguna limitante de consistencia.

c. Mejoramiento del nivel de seguridad, se encarga de restringir el acceso mediante

una serie de password u otros medios de identificación y validación.

d. Respaldo y recuperación, proporciona medios automáticos o semiautomáticos para

el respaldo de la información. Permite también la recuperación del sistema en caso

de caídas, restablecimiento el estado original de la base de datos hasta antes de la

falla.

e. Control de concurrencia, supervisa los accesos en un ambiente multiusuario,

determinando a que parte del código y de los datos pueden accesar los usuarios en

un momento determinado. El objetivo primordial es mantener la consistencia de la

base de datos.

1.9 ADMINISTRADOR DE LA BASE DE DATOS

El DBA es quien tiene el control centralizado de la base de datos. Se persigue con esto

reducir el número de personas que tengan acceso a los detalles técnicos y de diseño para la

operación del DBMS.

Las soluciones principales de un DBA son:



DEFINICION DEL ESQUEMA.- Crea el esquema original de la base de datos y

genera el diccionario de datos por medio de proposiciones en DDL.

DEFINICION DE ESTRUCTURAS DE ALMACENAMIENTO Y METODOS

DE ACCESO.- Se encarga de generar a seleccionar estructuras para el medio

secundario y definir los métodos de acceso a la información, esto ultimo por medio

de proposiciones en DML.

MODIFICACION DE ESQUEMA Y ORGANIZACIÓN.- Es una actividad poco

frecuente que consiste en rediseñar el esquema de la base de datos. Esto se haría

necesario ante la modificación abrupta de las condiciones originales que dieron pie

al diseño del esquema primario. Las proposiciones para llevar a cabo esta tarea se

realizan en DDL.

CONCESION DE AUTORIZACIONES DE ACCESO.- Se encarga de registrar a

los usuarios para permitir su acceso al DBMS. Asigna a cada uno de ellos una serie

de atributos que le permiten gozar de privilegios como el acceso a determinadas

áreas de aplicación, de los datos o del uso de recursos en el sistema.

ESPECIFICACION DE LAS LIMITANTES DE INTEGRIDAD.- Crea una serie

de tablas donde se especifica el conjunto de restricciones que serán aplicables

durante los procesos de actualización.

1.10 USUARIOS DE LA BASE DE DATOS

El objetivo primordial de un sistema de base de datos es proporcionar un entorno para

recuperar información y almacenar nueva información en la base de datos.

Las personas tienen acceso DBMS se clasifican de la siguiente manera:

a. USUARIOS INGENUOS. – Son aquellos que interactúan con el sistema por medio

de aplicaciones permanentes.

b. USUARIOS SOFISTICADOS.- son aquellos con la capacidad de acceder a la

información por medios de lenguajes de consulta.

c. PROGRAMADORES DE APLICACIÓN.- son aquellos con un amplio dominio

del DML capaces de generar nuevos módulos o utilerías capaces de manejar nuevos

datos en el sistema.

d. USUARIOS ESPECIALIZADOS.- son aquellos que desarrollan módulos que no se

refieren precisamente al manejo de los datos, si no a aplicaciones avanzadas como

sistemas expertos, reconocimientos de imágenes, procesamiento de audio y demás.

1.11 ESTRUCTURA GENERAL DEL SISTEMA

Un sistema de base de datos se divide en módulos que tratan cada una de las

responsabilidades del sistema general. En la mayoría de los casos, el sistema operativo del

computador proporciona únicamente los servicios más básicos, y el sistema de la base de

datos debe partir de esa base. Así el diseño de un sistema de base de datos debe incluir la

consideración de interfaz entre el sistema de base de datos y el sistema operativo.

El sistema global puede verse como la agrupación e interacción de los siguientes

elementos:



a. MANEJADOR DE ARCHIVOS.- Asigna espacio en el medio de

almacenamiento para las estructuras que habrán de almacenar la

información.

b. MANEJADOR DE BASE DATOS.- Es la interface entre los datos de bajo

nivel y los programas de aplicaciones.

c. PROCESADOR DE CONSULTAS.- Se encarga de traducir las

proposiciones de un lenguaje de consultas a instrucciones de bajo nivel.

d. PRECOMPILADOR DE DML.- Se encarga de traducir las proposiciones en

DML al lenguaje de diseño del manejador (Pascal, C, Ensamblador etc.).

e. COMPILADOR DE DDL.- Se encarga de convertir las proposiciones en

DDL a tablas que contienen metadatos.

Las estructuras de datos requeridas para la operación del DBMS son:

1. ARCHIVOS DE DATOS.- Almacenan a la base de datos.

2. DICCIONARIO DE DATOS.- Almacenan información referente a la

estructura de la base de datos.

3. INDICES.- Permiten un acceso eficiente (rápido y confiable) a la

información almacenada en la base de datos.

Unidad II: Modelo Entidad_Relación

2.1 Entidad y Conjunto de Entidades.

2.2 Relación y Conjunto de Relaciones.

2.3 Limitantes de Mapeo.

2.4 Llaves Primarias.

2.5 Diagramas de Entidad_Relación.

2.6 Reducción de Diagramas E_R a Tablas.

2.7 Generalización y Especialización.

2.8 Agregación.

2. MODELO ENTIDAD-RELACIÓN

Es uno de los modelos lógicos basados en objetos y por lo tanto se enfoca primordialmente

a los niveles conceptual y de visión. Una de las características de este modelo es que

permite representar con claridad las limitantes de los datos. El modelo Entidad-Relación

es en esencia una herramienta para representar el mundo real por medio de simbologías y

expresiones determinadas.

2.1 ENTIDADES Y CONJUNTOS DE ENTIDADES

Una entidad es un objeto que existe y puede ser distinguido de otro objeto. Una entidad

puede ser concreta (un libro, un automóvil etc.) o abstracta (fecha, edad, etc.).



Un conjunto de entidades es un grupo de entidades del mismo tipo. Una entidad puede

pertenecer a más de un conjunto de entidades a la vez. Por ejemplo, la entidad persona

puede ser parte de los conjuntos de entidades alumnos, empleados, clientes etc.

Una entidad se distingue de otra porque posee ciertas características que la hacen única.

A estas características se les conoce como atributo. El rango de valores validos para un

atributo determinado será conocido como dominio del atributo.

Ejemplo:

Entidad Empleado X

Atributo:

-RFC

-Nombre

-Salario (2000..10,000)

-Edad (18..60)

Una entidad se describe por un conjunto de parejas en el siguiente formato (atributo,

valor del dato); debiendo especificarse una pareja por cada atributo de la entidad.

Ejemplo:

{(Nombre,Juan), (Edad,15), (Carrera,LI) }

2.2 RELACIONES Y CONJUNTOS DE RELACIONES

Una relación es una asociación entre varias entidades. Un conjunto de relaciones un

grupo de relaciones del mismo tipo.

La mayoría de las relaciones son BINARIAS; no obstante, pueden existir relaciones que

incluyan a más de dos conjuntos de entidades.

Normalmente asocian a dos conjuntos de entidades y la relación tendrá una función

determinada; a esta se le denomina papel. Normalmente se utilizan los papeles para

etiquetar y así reconocer las relaciones establecidas.

Las relaciones también pueden tener atributos descriptivos, en cuyo caso, la relación se

describe indicando la pareja (atributo, ultimo valor del atributo) sobre la relación.



2.3 LIMITANTES DE MAPEO

El modelo E-R permite definir una serie de limitantes aplicables en la información

contenida en la base de datos básicamente, pueden definirse dos tipos de limitantes:

a) CARDINALIDAD DEL MAPEO.- es aquella mediante la cual puede especificarse la

cantidad de entidades que podrán asociarse mediante una relación.

La CARDINALIDAD del mapeo se aplica generalmente sobre dos conjuntos de entidades.

Las cardinalidades existente para dos conjuntos de entidades A y B y conjunto de

relaciones R pueden ser:

1. UNA A UNA: Una entidad de A puede asociarse únicamente con una entidad de B.

2. UNA A MUCHAS: Una entidad de a puede asociarse con cualquier cantidad de

entidades de B.

3. MUCHAS A UNA: Cualquier cantidad de entidades de A puede asociarse con una

entidad de B.

4. MUCHAS A MUCHAS: Cualquier cantidad de entidades de a puede asociarse con

cualquier cantidad de entidades en B.

Ejemplo:

UNA A UNA UNA A MUCHAS MUCHAS A UNA MUCHAS A MUCHAS

Alumnos Tesis

A B

Carreras Alumnos

A B

Alumnos Carreras

A B

Alumnos Materias

A B

b) DEPENDENCIA DE EXISTENCIA.- Nos permiten definir que un conjunto de

entidades esta condicionado a la existencia de otro un ejemplo de este condicionamiento se

da entre una entidad alumno y la entidad calificación.

A esta limitante se le denomina dependencia por existencia. Si una entidad Y requiere de

una entidad X para existir se dice que Y es dependiente por existencia de X; esto implica

que si eliminamos a la entidad X; deberá eliminarse la entidad Y.

Para el caso anterior, se nombrara a X como la entidad dominante, y a Y como entidad

subordinada.

2.4 LLAVES PRIMARIAS

Uno de los procesos de mayor relevancia en la manipulación de una base de datos es el

de distinguir entre las diversas entidades y relaciones que son manipuladas. Entendemos



como una llave al medio que nos permite identificar en forma unívoca (única e inequívoca)

a una entidad dentro de un conjunto de entidades.

Existen diversas categorías que permiten clasificar los tipos de llaves a utilizara:

a) SUPER -LLAVE .- Es un conjunto de atributos mediante los cuales es posible

reconocer a una entidad. Este tipo de llaves contiene comúnmente atributos ajenos; es

decir; atributos que no son indispensables para llevar a cabo el reconocimiento del registro.

Ejemplo:

Conjunto de entidades:

Cursos

Atributos Súper llaves

*Nombre materia Nombre, mat, carrera, semestre

*Carrera Nombre, mat, carrera, unidades

*Semestre Nombre, mat, carrera, semestre, periodo

*Periodo Nombre, mat, carrera

*Unidades

-Si el conjunto de atributos X es una súper llave entonces cualquier conjunto de X será

súper-llave.

B) LLAVE CANDIDATO.- Son aquellas súper llaves que no contienen atributos ajenos;

es decir, aquellos conjuntos de atributos que no tienen un subconjunto menor que pueda

considerarse como súper llave.

c) LLAVE PRIMARIA.- Es aquella llave que el diseñador de la base de datos selecciona

entra las llaves candidatos encontradas.

Existen conjuntos de entidades que no poseen los atributos necesarios para conformar

una llave primaria; se les conoce como entidad débil. Cuando existen los atributos

necesarios para formar una llave primaria, se denominan entidad fuerte. Las entidades

débiles se subordinan a las entidades fuertes.

Ejemplo:

Fuerte Débil Fuerte

Nota: ncred y clave son las llaves primarias.



En el ejemplo anterior se pretende que el proceso de renta es una entidad abstracta para

clarificar el concepto de entidad débil. No obstante, la mejor implementaron consiste en

manipular a la renta como una relación.

Las entidades débiles no pueden ser conocidas por sí solas; con el objeto de diferenciarlas

se seleccionan algunos de sus atributos para formar un discriminador. Este discriminador

se asocia con las llaves primarias de las entidades fuertes a las que se encuentre

subordinada para formar así su llave primaria propia.

Los conjuntos de relaciones también tienen llaves primarias. Estas se conforman por las

llaves primarias de los conjuntos de entidades que se asocian en la relación y todos los

atributos descriptivos de la relación.

2.5 DIAGRAMAS DE ENTIDAD - RELACIÓN

Son esquemas que nos permitan representar conjunto de entidades y sus relaciones

mediante la siguiente simbología.

* Conjunto de entidades o relación con sus atributos

* Conjunto entidades con relaciones

* Cada elemento debe etiquetarse con su nombre.

CARDINALIDAD DE LAS RELACIONES



Notas:

a) Las entidades débiles se señalan como rectángulos de doble pared

b) Los papeles se indican etiquetando las líneas que conectan a los rectángulos con los

rombos.

Ejercicios:

Represente mediante Diagramas E-R las siguientes situaciones:

-- Un vídeo club mantiene el control de sus clientes utilizando los siguientes datos: numero

de credencial, nombre, dirección y teléfono; él catalogo de películas contiene para cada

cassette los datos clave, titulo, clasificación y costo de renta.

A fin de imprimir los pagares y mantener un control de rentas, se registran también las

fechas de renta y la cantidad de días que el cliente mantendrá la película.

CONJUNTO DE RELACIONES CON DERIVACIÓN MÚLTIPLE

Puede darse el caso de que una relación sea binaria: es decir, que asocie a más de dos

conjunto de entidades. En estos casos la única variación para representar el modelo

consiste en que se establecerá CARDINALIDAD para cada pareja de conjuntos de

entidades.



-- En un almacén se lleva el control de los artículos que son vendidos y facturados. El

objetivo primordial además de mantener la información almacenada consiste en proceso de

facturación. Los datos que se registran: RFC del cliente, nombre del cliente, domicilio,

clave del articulo, descripción, costo unitario, numero de factura, fecha, cantidad de

artículos vendidos (de cada uno).

2.6 REDUCCIÓN DE DIAGRAMAS E-R A TABLAS.

Con el objeto de observar instancias de las bases de datos, los diagramas E-R se

convierten en tablas, Se obtiene una tabla por cada conjunto de entidades o de relaciones.



Existen reglas bien definidas para la conversión de los elementos de un diagrama E-R a

tablas:

a) ENTIDADES FUERTES.- Se crea una tabla con una columna para cada atributo del

conjunto de entidades.

b) ENTIDADES DÉBILES.- Se crea una tabla que contiene una columna para los atributos

que forman la llave primaria de la entidad fuerte a la que se encuentra subordinada.

c) RELACIÓN.- se crea una tabla que contiene una columna para cada atributo descriptivo

de la relación y para cada atributo que conforma la llave primaria de las entidades que

están relacionadas.

Convierta a tablas y muestre instancias donde pueda observarse la CARDINALIDAD

del diagrama E-R en el caso del vídeo club.



2.7 GENERALIZACIÓN Y ESPECIALIZACIÓN

Son procesos que tienen por objeto la fusión o descomposición de atributos que

conforman entidades. La generalización persigue la minimizaron de redundancia en la base

de datos de tal manera que puedan ocultarse las diferencias entre entidades formando así

entidades comunes.



La especialización en el proceso inverso de la generalización; tiene por objeto reducir el

espacio de almacenamiento requerido por la base de datos en el medio físico. Trae como

consecuencia una redundancia necesaria, pero suprime el gasto de espacio en el medio

secundario para aquellas columnas que no almacenan información por entidades bien

determinadas.

INCONVENIENTES DEL MODELO

Entre las limitaciones que presenta este modelo destacan dos:

-No pueden presentarse relaciones entre conjunto de relaciones.

-No pueden visualizarse instancias mediante los diagramas E-R.

2.8 AGREGACIÓN

Es una técnica que permite representar a un bloque de entidades relacionadas como si

fueran un solo conjunto de entidades; permitiendo así la relación entre conjunto de

relaciones.

Unidad III:

Modelo Relacional

3.1 Estructura de las Bases de Datos Relacionales.

3.2 Lenguajes Formales de Consulta.

3.3 Lenguajes Comerciales de Consulta.

3.4 Modificaciones de las Bases de Datos.

3.5 Vistas.



MODELO RELACIONAL

Este modelo opera en los niveles conceptual y de visión, y tiene la característica de

que los resultados de un diseño muestran características bien definidas que serán

útiles para la implementación del nivel conceptual.

3.1 ESTRUCTURA GENERAL DE LA BD RELACIONALES

3.2 LENGUAJES FORMALES DE CONSULTA

Existe un sistema de DML conocido como algebra relacional que permite especificar

operaciones de consulta a través de pasos intermedios de generación de tablas utilizando

formatos especiales. En el algebra relacional no son validos los operadores lógicos.

Existen dos clasificaciones de procesos en algebra relacional; en cada uno de ellos se

toma una o dos tablas como entrada y se obtiene una tabla de salida.

Estas clasificaciones son:

Operaciones tradicionales

o Unión(union)

o Intersección(intersect)

o Diferencia(minus)

o Producto cartesiano (times)

Operadores especiales

o Select

o Project

o Join

o Divide

Operadores tradicionales: Estas requieren que las tablas a operar tengan la misma

cantidad de atributos y que sus dominios correspondientes sean semejantes o congruentes.



a. UNION.- Constituye una tabla que contiene a todas las tuplas que aparecen en una

o ambas tablas <tabla1>union<tabla2>

b. INTERSECCION.- Produce un atabla que contiene a aquellas tuplas que aparecen

en ambas tablas <tabla1>intersec<tabla2>

c. DIFERENCIA.-Produce un atabla que contiene todas las tuplas de la primera tabla

operando que no aparecen en la segunda <tabla1>minus<tabla2>

d. PRODUCTO CARTESIANO.- Produce un atabla que contiene todas las posibles

concatenaciones entre los elementos de las tablas involucradas

<tabla1>times<tabla2>

Operaciones especiales:

a. SELECT.- Es un formato que permite extraer tuplas que satisfacen una condición

<tabla>where<condición>

b. PROJECT.- Es un formato que nos permite filtrar atributos en la tabla resultante,

especificando aquellos que se desea obtener. <tabla>[<lista de atributos>]

c. JOIN.- Construye una tabla a partir de dos tablas especificas, obteniendo todas las

posibles combinaciones entre los elementos de estas y mostrando aquellas que

satisfagan una condición determinada <tabla1>join<tabla2>where<condición>

Nota: Esta operación es semejante a una consulta sobre tabla global cuando se

involucran dos tablas y una condición de filtro.

d. DIVIDE.-Toma dos tablas una de grado (M+N) y la otra de grado(N). construye

una tabla de grado M que contiene todos los valores m de la relación (M+N) cuyo

complemento es igual a todos los valores de la relación de orden N.

<tabla1>DIVIDE<tabla2>

Ejercicios:

a. Mostrar una lista que contenga los nombres y costos de las películas en existencia:

videos[nombre,costo]

b. Se desea conocer el nombre y domicilio de todos los clientes infantiles

(clientes where estado = 'infantil')[nombre,domicilio]

c. Se desea conocer el nombre de las películas que no son para niños

(videos where clasificación ¬ = 'a')[titulo]

d. Se desea la lista de los títulos que cuestan mas de 10.00 de películas para adultos

((videos where costo>10.00)where clasif='c')[titulo]

3.3 LENGUAJES COMERCIALES DE CONSULTA.



En forma comercial existen diversos paquetes y/o lenguajes mediante los cuales se

puede construir un modelo relacional. El lenguaje que se considera estándar para este tipo

de aplicaciones es el SQL(structured query languaje), este lenguaje de consulta

estructurado proporciona formatos y sintaxis para la manipulación y definición de los

datos.

FORMATOS SQL

DDL

Crear Tablas

CREATE TABLE<nombre de la tabla>

(

<campo1> (<tipo>[,NO NULL]),

<campo2> (<tipo>[,NO NULL]),...

)

Tipos Validos

CHAR (<LONG>)[VAR]

FLOAT

INTEGER

SMALLINT

Crear Índices CREATE [UNIQUE] INDEX <nom.indice> ON < nom>tabla>

(

<nomcampo1> [ASC/DES],

<nomcampo2> [ASC/DES],...

)



Modificar Tablas (expandirlas)

EXPAND TABLE <nom.tabla>

ADD FIELD <nom.campo> (<TIPO>[NO NULL])

Eliminar Tablas

DROP TABLE <nom.tabla>

Borrar Índices

DROP <nom>índice>

Tablas

CREATE TABLE persona

(

nombre(CHAR(40) VAR, NO NULL),

edad(SMALLINT, NONULL),

estatura(FLOAT, NO NULL),

teléfono(CHAR(7))

)

Índices

Por nombre

CREATE INDEX ind_nom ON persona

(

nombre

)

Por estatura sin llaves repetidas, descendente CREATE UNIQUE INDEX ind_est ON persona

(

estatura desc

)

Por edad(primero mas jóvenes); edades repetidas, por estatura(primero la mas alta) CREATE INDEX ind_ed_est ON persona

(

edad,estatura desc

)

Modificaciones

EXPAND TABLE persona

ADD FIELD dirección(CHAR(30), VAR, NO NULL)



DML

Insertar datos

INSERT INTO <nom.tabla>

[(<campo1>,<campo2>...):]

< <valor1>,<valor2>...>

Modificar datos UPDATE <nom.tabla>

SET <campo1> = <campo1>,

<campo2> = <campo2>,...

[WHERE <condicion>]

Eliminar datos DELETE<nom.tabla>

[WHERE <condición>]

CONSULTAS

En una tabla

SELECT [UNIQUE] <lista de campos/*>

FROM <nom>tabla>

[WHERE <condición>]

[ORDER BY <campo> [asc/des]]

Funciones integradas en select/where COUNT(*) conteo

SUM(<campo>) total(acumulador)

AVG(<campo>) promedio

MAX(<campo>) máximo

MIN(<campo>) mínimo

Ejemplo:

Insert into persona

< 'juan',15,1,75,'2-15-15','forjadores'>

Íncrementar edad de todas las tuplas

Update persona

Set edad=edad+1

Personas menores a 20 años crecieron 10 centímetros

Update persona

Set estatura = estatura+0.10

Where edad<20



Consulta por coincidencia parcial en cadenas

Select <nombre_tabla>

where<campo char>LIKE <cadena de coincidencia>

caracteres validos en <cadena de coincidencia>

"-" un carácter cualquiera.

"%" una secuencia de caracteres cualquiera.



Create table clientes

(

nc(integer,NO NULL),

nombre(char(20)VAR,NO NULL)

domicilio(char(40)VAR,NO NULL)

estado(char(15)VAR,NO NULL)

)

Insert into clientes

<320,'juan','forjadores','infantil'>

<145,'pedro','catolica','adulto'>

create tabla videos

(

clave(char(4),NO NULL),

titulo(char(20)VAR,NO NULL),

clasificación(char(1)VAR,NO NULL),

costo(float,NO NULL)

)

insert into videos

<'A320','la roca','b',12.00>

<'b415','tornado','b',12.00>

Create table renta

(

nc(integer,NO NULL),

clave(char(4),NO NULL),

fecha(char(8),NO NULL),

días(smallint,NO NULL)

)

Insert into renta

<320,'A716','7/10/97', 3>

<320','b716','7/10/97'.3>

Ejemplos:

1. Muestre el nombre y estado de los clientes cuyo numero de credencial es mayor a

100

select nombre estado

from clientes

where nc>100

2. Se desea conocer la cantidad de clientes de cada estado



Select estado, count(*)

from clientes

grop by estado

3. Se desea consultar los nombres de las películas que cuestan menos de 15.00 que no

son infantiles.

Select titulo

From videos

Where (costo < 15.00 and clasificación ù = "a'')

Consultas en varias tablas

En tabla global

Select [unique] <lista campos /*>

from <lista de tablas>

where <condición>

Este tipo de consultas se realiza sobre un atabla global que resulta de todas las

combinaciones posibles entre las tuplas de las tablas involucradas.

La condición en el formato debe aprovecharse para colocar un filtro que permita

que solo tas tuplas o combinaciones de estas que sean requeridas, se muestren; esto

se logra por medio de las columnas con valor semejante o de las relaciones

establecidas.

Si un campo se encuentra en más de una tabla, su referencia puede formarse con

el formato tabla campo.

Ejemplo:

Se desea conocer la lista de los distintos títulos rentados el 8 oct 97

Select unique video.titulo

From renta,videos

Where (renta.fecha = '8/oct/97' and renta.clave = video.clave)

Los discriminadores any/all son opcionales y se pueden combinar con un

operador relacional o con in/not in en este tipo de consultas se procesa

primeramente la tabla mas interna(tabla2) de la cual obtiene una salida

determinada; los datos que se obtienen en esta salida se relacionan mediante el

discriminador con los datos de la tabla externa, produciendo así la salida final.

Ejemplo:

Se desea mostrar los títulos de las películas que han sido rentadas por lo mas de dos

días



Select videos.titulo

From videos,renta

Where (videos.clave=renta.clave) and (renta.dias>2)

En subconsultas

Select videos.titulo

form videos

where clave in ( select clave

from rentas

where renta.dias >2)

El formato puede extenderse creando subconsultas en multinivel. Se asume el

mismo criterio de resolver a partir de la tabla mas interna e ir relacionando los

resultados con la tabla externa inmediata sucesivamente.

Ejemplo:

se desea conocer el domicilio de los clientes que han rentado películas para

adolescentes.

Select clientes.domicilio

Form clientes

Where nc in (select nc

From renta

Where clave in (select clave

From videos

Where clasificacion='b' ))

En uniones

Una unión permite consultar los resultados de dos o mas tablas en una sola salida;

cuando los resultados de las tablas son semejantes (muestran la misma información) se

suprimen las salidas redundantes, operando así como una unión de conjuntos.

Select <lista de campos/*>

From <tabla1>

Where<condicin1>

Union

Select <lista campos2/*>

From<tabla2>

Where<condicion2>

Ejemplo:

se desea obtener una lista de clientes y de películas se desea incorporar solo a los

clientes infantiles y a las películas que pueden ser rentadas por estos.

Select nombre

From clientes

Where estado='infantil' Union

Select titulo

From videos

Where clasificación = 'a'

3.4 MODIFICACIÓN DE LA BASE DE DATOS.



La modificación de la base de datos se expresa usando el operador asignación. Las

asignaciones se hacen a relaciones ya existentes en la base de datos.

1. Eliminación. Una solicitud de eliminación se expresa de forma muy parecida a una

consulta. Sin embargo, en vez de presentar tuplas al usuario, quitamos las tuplas

seleccionadas de la base de datos. Sólo podemos eliminar tuplas completas; no

podemos eliminar únicamente valores de determinados atributos.

2. Inserción. Para insertar datos en una relación, bien especificamos la tupla que se va

a insertar o escribimos una consulta cuyo resultado sea un conjunto de tuplas que se

va a insertar.

3. Actualización. En ciertas ocasiones podemos querer cambiar un valor en una tupla

sin cambiar todos los valores de la tupla. Si hacemos estos cambios usando

eliminación e inserción, es posible que no podamos conservar los valores que no

queremos cambiar. En lugar de ello, usamos el operador actualización.

.5 VISTAS

Son una especie de tablas virtuales; es decir no existen físicamente sino que forman

mediante la selección y/o filtrado de los componentes de otras tablas, una vista puede ser

definida en base a una lista previa. Esto significa que pueden crearse dependencia entre las

vistas.

Formato de definición de vistas

DEFINE VIEW<nombre vista>

[(identif_campo1, identif_campo2,...)]

AS<operación de consulta>

Ejemplo: se desea crear una vista para obtener los nombres y domicilios de los clientes

adultos es deseable el establecimiento de las cabeceras nombre del cliente, domicilio del

cliente.

DEFINE VIEW cliente_adulto

(nombre del cliente, domicilio del cliente)

As(select nombre,domicilio

From clientes

Where estado = 'adulto')

Como puede verse, la especificación de los identificadores es opcional; si estos se

omiten se asumirán los nombres de los campos extraídos en la consulta.

La operación de consulta permite todos los formatos validos de consulta en SQL con

excepción del groop by.

Cuando una vista es definida en base a otra, se dice que es dependiente de esta por lo

tanto, se suprimirá automáticamente la vista dependiente si se suprime la vista original.

Eliminación de vistas



Drop view <nombre tabla>

Ejemplo: suponga que se desea crear una vista dependiente de la vista cliente

adulto que contenga solamente a los clientes que viven sobre forjadores. Se desean

los mismos campos y la vista será llamada cliente_adulto_forjadores.

Define view cliente_adulto_forjadores

AS (select *

From cliente_adulto

Where domicilio_del_cliente like 'forjadores%')

~

~

drop view cliente_adulto

(se eliminara también la vista cliente_adulto_forjadores, puesto que es

dependiente de cliente_adulto.)

La eliminación de una tabla provoca también la eliminación automática de todas las

listas que se hayan definido haciendo referencia a ella.

Unidad IV:

Diseño de Bases de Datos Relacionales

4.1 Riesgos en el diseño de las bases de datos relacionales.

4.2 Normalización por medio de dependencias funcionales.

4.3 Normalización por medio de dependencias de producto.

4.4 Forma normal de dominio llave.

4 BASES DE DATOS RELACIONALES

No obstante que pueden desarrollarse sistemas de procesamiento de archivo e incluso

manejadores de bases de datos basándose en la experiencia del equipo de desarrollo de

software logrando resultados altamente aceptables, siempre es recomendable la

recomendación de determinados estándares de diseño que garantizan el nivel de eficiencia

mas alto en lo que se refiere a almacenamiento y recuperación de la información. De igual

manera se obtiene modelos que optimizan el aprovechamiento secundario y la sencillez y

flexibilidad en las consultas que pueden proporcionarse al usuario.

OBJETIVOS DEL DISEÑO DE BASES DE DATOS

Entre las metas más importantes que se persiguen al diseñar un modelo de bases de

datos, se encuentran las siguientes que pueden observarse en esta figura.



4.1 PELIGROS EN EL DISEÑO DE BASES DE DATOS RELACIONALES.

Los principales inconvenientes que se presentan cuando el diseño de un modelo no satisface las formas normales son:

* Repetición de la información

* Dificultad para representar y/o interpretar cierta información. * Perdida de la información

Ejemplo: Suponga que se desea controlar el préstamo de libros a alumnos del tecnológico. Se asume que existe una base de datos de la bibliografía existente cuya llave es la clasificación.

Versión 1

PROBLEMAS

o Repetición de datos del alumno en cada préstamo

o No es posible establecer comparativos con usuarios y no usuarios

por solo están restringidos los usuarios.

o Al modificar un atributo del alumno deberá recorrerse todo el

archivo...



Versión 2 (ESPECIALIZACIÓN)

o No funciona porque no hay relación.

Versión 3

PROBLEMAS

o No es posible determinar fechas de prestamos de un libro a aun alumno en

particular.

o Solo se registran alumnos con prestamos o se desperdicia atributo clasif.

o Repetir datos del alumno por el préstamo o reutilizar el campo clasif, lo

ultimo tiene dos problemas:

Se pierde historial de prestamos

Un alumno solo puede tener un préstamo a la vez.

Al caso mostrado en la Versión 3 se le denomina DESCOMPOSICIÓN CON PERDIDA

dado que al realizar la especialización se pierde información que existía por la relación

entre los atributos.

Versión 4

o MODELO ÓPTIMO.

.2 DEPENDENCIAS FUNCIONALES

Las dependencias funcionales son una restricción al conjunto de relaciones legales. Nos

permiten expresar hechos acerca de la empresa que estamos modelando con la base de

datos.



Superclave se puede definir como sigue, sea R un esquema de relaciones. Un

subconjunto K de R es una superclave de R sí, en cualquier relación legal r(R), para todos

los pares t1 y t2 de tuplas de r tales que t1 t2, t1[K] t2[K]. Es decir, dos

tuplas en cualquier relación legal r(R) no pueden tener el mismo valor en el conjunto de

atributos K.

La noción de dependencia funcional generaliza la definición de superclave. Sea

R y R. La dependencia funcional se cumple en R si en

cualquier relación legal r(R), para todos los pares de tuplas t1 yt2 en r tales que t1[

]=t2[ ], también se cumple que t1[ ]=t2[ ].

Utilizando la notación de la dependencia funcional, decimos que K es una superclave de

R si K R. Es decir, K es una superclase sí siempre que t1[K]=t2[K]. , también se cumpla

que t1[R]=t2[R] (es decir, t1 = t2).

Las dependencias funcionales nos permiten expresar restricciones que no pueden

expresarse por medio de superclaves. Considérese el esquema siguiente:

Esquema - préstamo = nombre - sucursal, numero - préstamo, nombre - cliente, cantidad.

Ejemplo: si un préstamo se hace a mas de un cliente en este caso a marido/mujer, entonces

no esperaríamos que el atributo numero - préstamo fuera una superclave.

APLICACIONES

Las dependencias funcionales se usan de dos formas:

1. - Para especificar restricciones en el conjunto deceleraciones legales. O sea solo se

interesa por las relaciones que satisfagan un conjunto dado de dependencias funcionales. Si

queremos limitarnos a las relaciones de esquema R que satisfacen F, decimos que F se

cumple en R.

2. - Para probar si una relación es legal bajo un conjunto dado de dependencias

funcionales. Si una relación r es legal bajo un conjunto F de dependencias funcionales,

decimos que r satisface a F.

Considérese la relación r de la siguiente figura y veamos que dependencias funcionales

se satisfacen. Obsérvese que A C se satisface. Hay dos tuplas que tienen el valor de a1 en

A. Estas tuplas tienen el mismo valor en C, c1´

. De manera similar, las dos tuplas con

valor a2 en A tienen el mismo valor en C, c2´

. No existen otros pares de tuplas distintos

que tengan el mismo valor en A. Sin embargo, no se satisface la dependencia funcional

C A. Para ver esto considérense las tuplas t1 = ( a2 ,b3 ,c2 , d3) y t2 = ( a3 ,b3 ,c2 , d4). Estas

dos tuplas tienen el mismo valor en C, c2´

y distintos valores en A, a2 y a3´

respectivamente. Así hemos encontrado un par de tuplas t1 y t2 tales que t1[C]=t2[C] pero

t1[A]¹ t2[A]



CIERRE DE UN CONJUNTO DE DEPENDENCIAS FUNCIONALES

No es suficiente considerar un conjunto dado de dependencias funcionales. Además

necesitamos considerar todas las dependencias funcionales que se cumplen. Veremos que,

dado un conjunto F de dependencias funcionales, podemos probar que se cumplen otras

ciertas dependencias funcionales. Se dice que F implica lógicamente dichas dependencias

funcionales.

Supóngase que nos dan un esquema de relaciones R = (A, B, C, G, H, I) y el conjunto de

dependencias funcionales

A B

A C

CG H

CG I

B H

La dependencia funcional

A H

Se implica lógicamente. Es decir, podemos demostrar que siempre que se cumpla el

conjunto dado de dependencias, A H también debe cumplirse.

TÉCNICAS PARA DEDUCIR DEPENDENCIAS FUNCIONALES

La primera técnica se basa en tres axiomas o reglas de inferencia para dependencias funcionales. Aplicando estas reglas repetidamente, podemos encontrar F+ completo dado F. En las reglas siguientes, adoptamos el convenio de

usar letras griegas ( , , ...) para conjuntos adoptamos el convenio de usar letras romanas mayúsculas desde el principio del alfabeto para atributos

individuales. Usamos para representar .

REGLAS DE REFLEXIVIDAD. Si es un conjunto de atributos y

entonces se cumple .

REGLA DE AUMENTO. Si se cumple y es un conjunto de atributos,


REGLA DE TRANSITIVIDAD. Si se cumple , y se cumple ,




Estas reglas son seguras porque no generan dependencias funcionales incorrectas. Las reglas son completas porque para un conjunto dado F de dependencias funcionales, nos permiten generar F+ completo. Esta colección de reglas se llama axiomas de A.

Para simplificar más esta tarea, se listan a continuación algunas reglas adicionales. Es posible utilizar los axiomas de Armstrong para probar que estas reglas son correctas.

REGLA DE UNIÓN .Si se cumplen y entonces se cumple

.

REGLA DE DESCOMPOSICIÓN. Si se cumple , entonces se cumplen

y .

REGLA DE PSEUDOTRANSITIVIDAD. Si se cumplen y ,


FORMA NORMAL

Se dice que una forma normal particular si satisface cierto conjunto especifico de restricciones; por ejemplo, se dice que una relación esta en primera forma normal si y solo si satisface la restricción de contener únicamente valores atómicos .

A continuación se mencionan las formas normales que existen.

FORMA NORMAL BOYCE-CODD

Una de las formas normales más deseables que podemos obtener es la forma normal Boyce-codd (BCNF). Un esquema de relaciones R esta BCNF con respecto a un conjunto F de dependencias funcionales si para todas las

dependencias funcionales en F+ de la forma , donde R y R, por lo menos se cumple de las siguientes condiciones:

es una dependencia funcional trivial (es decir, ).

es una superclave del esquema R. Un diseño de base de datos esta en BCNF si cada una de los miembros del conjunto de los esquemas de relación que comprende el diseño esta en BCNF.

PRIMERA FORMA NORMAL

Una relación R esta en primera forma normal (1NF) y si y solo si todos los dominios subyacentes solo contienen valores atómicos.

Un dominio es atómico si los elementos del dominio se consideran unidades invisibles.

Esta definición trata de decirnos que cualquier relación normalizada esta en 1NF. Una relación que tan solo esta en primera forma normal es decir, una



relación en 1NF que, además no esta 2NF y, por tanto, tampoco no esta en 3NF se dice que tiene una estructura indeseable.

SEGUNDA FORMA NORMAL

Una relación R esta en segunda forma normal (2NF) si y solo si esta en 1NF y cada atributo no es primo completamente dependiente de la primera llave primaria.

Un atributo es no primo si no participa en la llave primaria.

TERCERA FORMA NORMAL

En aquellos casos en los que no pueden satisfacerse los tres criterios de diseño, abandonamos BCNF y aceptamos una forma normal más débil llamada TERCERA FORMA NORMAL (3NF). Veremos que siempre es posible encontrar una descomposición de producto sin perdida que conserve las dependencias que estén en 3NF.

BCNF requiere que todas las dependencias no triviales sean de la forma

, donde es una superclave.

3NF hace un poco menos estricta esta restricción permitiendo las dependencias funcionales no triviales cuyo lado izquierdo no sea una superclave.

Un esquema de relaciones R esta en 3NF con respecto a un conjunto F de dependencias funcionales si para todas las dependencias funcionales en F+ de la

forma , donde R R, por lo menos se cumple una de las condiciones siguientes.

es una dependencia funcional trivial.

es una superclave R

Cada atributo A en esta contenido en una clave candidata de R. La definición 3NF permite ciertas dependencias funcionales que nos permiten

en BCNF. Una dependencia que satisface solo la tercera condición de la definición de 3NF no se permite en BCNF, aunque si se permite en 3NF.

CUARTA FORMA NORMAL

Un esquema de relaciones R esta en 4NF con respecto a un conjunto D de dependencias funcionales si para todas las dependencias multivaluadas de D+ de

la forma , donde R y R, se cumple por lo menos una de las siguientes condiciones:

* es una dependencia multivaluada trivial.

* es una superclave del esquema R.



Un diseño de bases de datos esta en 4NF si cada miembro del conjunto de esquema de relaciones que comprende el diseño esta en 4NF.

La analogía entre 4NF y BCNF se aplica al algoritmo para descomponer un esquema en 4NF. La siguiente figura muestra un algoritmo de descomposición en 4NF.

resultado := {R}; listo:=falso; calcular F+; while (not listo ) do

if (existe un esquema Ri en resultado que no esta en 4NF ) then begin

sea una dependencia multivaluada no trivial que se cumple en Ri tal

que Ri no esta F+, y

;

resultado:=(resultado - Ri) Ri ; end; else listo:=verdadero;

Hemos visto que si nos dan un conjunto de dependencias funcionales y multivaluadas, resulta provechoso encontrar un diseño de bases de datos que se ajuste a los tres criterios siguientes:

* 4NF

* conservación de las dependencias

* Producto sin perdida. Si todo lo que tenemos son dependencias funcionales, el primer criterio es justo el de BCNF.

Es posible que no se logran los tres criterios antes mencionados, y es aun donde se abandona 4NF, y aceptamos BCNF o incluso 3NF, si es necesario para asegurar la conservación de las dependencias.

4.3 FORMA NORMAL PROYECTO -PRODUCTO.

La forma normal de proyecto - producto se define de manera similar a BCNF y 4NF,

excepto que se usan dependencias de intersección. Un esquema de relaciones R esta en

forma normal de proyecto-producto (PJNF) con respecto aun conjunto D de dependencias

funcionales multivaluadas y de intersección si para todas las dependencias en D+ de la

forma*(R1 , R2 ...R n) donde cada Ri R y R1 R2 ... Rn´

se cumple por lo menos

una de las siguientes condiciones:

*(R1 , R2 ...R n) es una dependencia de producto trivial.

Cada Ri es una superclave de R.

Un diseño de base de datos esta en PJNF si cada miembro del conjunto de esquema de

relaciones que comprende el diseño esta en PJNF. PJNF se llama quinta forma normal

(5NF).

4.4 FORMA NORMAL DE DOMINIO-CLAVE



La forma norma de dominio-clave esta basada en tres nociones:

DECLARACIÓN DE DOMINIO. Sea A un atributo, sea down un conjunto de valores. La

declaración de dominio A down requiere que el valor de A de todas las tuplas sean valores en down.DECLARACIÓN DE CLAVE. Sea R un esquema de relaciones en que

K R. La declaración de clave key (K) sea una superclave del esquema R es

decir K R. Obsérvese que todas las declaraciones funcionales pero no todas las dependencias funcionales son declaraciones de clave. RESTRICCIÓN GENERAL. Una restricción general es un predicado en el conjunto de

todas las relaciones de un esquema dado.

Ejercicios :

Diseñe los modelos que considere más eficientes para cada uno de los siguientes casos:

a) una empresa desea automatizar su proceso de facturación las facturas contienen un numero de folio, la fecha, los datos del cliente (RFC, nombre, dirección) y de los productos que la factura ampara (clave, descripción, cantidad costo unitario e importe.)

Versión 1

PROBLEMAS

* Se repetirían nombre, RFC, dom. * En una misma factura se repetirían (fecha, numero de factura). * No hace falta guardar el importe.

Versión 2

PROBLEMAS



* Repetir datos del cliente por cada factura

* Repite campo RFC y NUMFOL

* No es necesario guardar el importe

Versión 3

PROBLEMAS

* Se repiten datos innecesariamente para cada articulo FECHA y RFC.

Versión 4

PROBLEMAS

* Se graba importe que es innecesario

* Se repetirían para cada factura.

Versión 5

PROBLEMAS

* Se repite fecha y RFC



Versión 6

PROBLEMAS

* No se sabría en que factura va la venta.

Versión 7

PROBLEMAS

* Se repiten CLAVE, DESCRIP y PUNIT para cada venta de ese articulo.

MODELO ÓPTIMO. Versión 8

*NOTACIÓN

X Y (Y depende de X)

b)Dado una relación R, el atributo Y de R es funcionalmente dependiente del atributo X de R si y solo siempre que dos tuplas de R coincidan en sus valores de X también coincidan en sus valores de Y.



Ejemplo:

APLICACIÓN DE LAS Dfs

Existen básicamente tres aplicaciones para las dependencias funcionales:

1.- Determinar si una relación es legal bajo un conjunto dado de dependencias funcionales.

Si una relación R es legal bajo un conjunto F de dependencias funcionales, se dice que R

satisface a F.

R= Equipos

F1={1,2,3,4,5,6} R no satisface a F1

F2={2,4} R si satisface a F2

2.- Especificar las limitaciones del conjunto de relaciones legales; de esta manera, se

manejaran solamente las relaciones que satisfagan a un conjunto de dependencias

funcionales.

3 .- Generación de descomposiciones sin pérdida mediante la aplicación de diversos

postulados preestablecidos para este fin.

Ejemplo:

X (Y,Z) Descomposición

X Y sin perdida con perdida

X Z (XYZ) (XYZ)

(XY) (XZ) (XY) (YZ) Se dice que una dependencia funcional es trivial cuando todas las relaciones la

satisfacen. En general, una dependencia funcional de la forma X Y es trivial si X es un subconjunto impropio de Y (X y Y se forman de los mismos atributos)

Ejemplo: de dependencias funcionales triviales.

NC NC

(NC,NOM) (NC,NOM)



Una dependencia funcional de la forma X Y es completa si Y depende funcionalmente de X y no depende funcionalmente de ningún subconjunto propio de X.

(X,Y) Y

X Z

X Y

Ejemplo:

(NC,NOM) CARR ES INCOMPLETA

NC CARR

NC NOM ES COMPLETA

(NC,CLAVEMATERIA,PERIODO) CAL ES COMPLETA

TEORÍA DE DEPENDENCIAS FUNCIONALES

Si se tiene un conjunto de dependencias funcionales, estas pueden implicar que existan otras que también se cumplan.

Sea F un conjunto de dependencias funcionales F+ es el conjunto cerrado de F que contiene a todas las dependencias funcionales que F implica lógicamente. Dado F podemos obtener F+; el grado de complejidad para obtener F+ varia en función del tamaño de F.

Ejemplo:

F={ NC NOM, NC CARR, CARR ESP,...}

F+{ NC ESP,...} TÉCNICAS PARA DEDUCIR DEPENDENCIAS FUNCIONALES

AXIOMAS DE ARMSTRONG

1.- REGLA DE REFLEXIBIDAD. si X es un conjunto de atributos y Y es un

subconjunto impropio de X (Y X), entonces se cumple que X Y.

2.- REGLA DE AMPLIFICACIÓN.- si se cumple que X y entonces debe

cumplirse que WX WY si W es un conjunto de atributos valido en la relación.

3.- REGLA DE TRANSITIVIDAD. si se cumple que X Y y Y Z, entonces se

cumple que X Z.

Se dice que estas reglas son validas porque no se generan dependencias funcionales incorrectas. Las reglas son completas porque no dado un conjunto F de dependencias funcionales permiten obtener la totalidad de F+. Ocasionalmente su aplicación puede darse en forma directa para calculas F+; en estos casos se ocurre al uso de las siguientes reglas:

1.-REGLA DE UNIÓN. si se cumple X Y y X Z, entonces se cumple que X YZ.

2.- REGLA DE DESCOMPOSICIÓN. si se cumple que X YZ, entonces se

cumple que X Y y X Z.

3.- REGLA DE PSEUDOTRANSITIVIDAD. si se cumple X Y y WY Z,



entonces se cumple WX Z.

FORMAS NORMALES

La razón de ser de las formas normales consiste en la estandarización de los conceptos relacionados al diseño eficiente de las estructuras y esquemas de una base de datos.

Durante mucho tiempo se ha dependido en extremo de la experiencia y capacidad de los analistas y diseñadores de bases de datos. Como es obvio, existirán discrepancias entre los métodos que estos aplican para obtener un modelo eficiente. Las formas normales permitirán la aplicación de un estándar de eficiencia en niveles ascendentes mediante la aplicación de las mencionadas formas normales.

Se dice que una relación (tabla) esta en una forma normal determinada si satisface cierto conjunto especifico de restricciones.

UNIVERSO DE RELACIONES.

Para avanzar de una forma normal a otra deben verificarse las restricciones de la actual y la nueva forma normal. Una de las herramientas más utilizadas para alcanzar una nueva forma normal es la DESCOMPOSICIÓN esta debe presentar las siguientes características:

* Debe realizarse sin perdida

* Deben mantenerse las dependencias funcionales

* Se debe evitar o reducir hasta donde sea posible la redundancia.

CASO PRÁCTICO PARA NORMALIZAR.

Un conjunto de proveedores distribuyen artículos en ciudades específicas. Las ciudades se encuentran agrupadas por regiones, pero un proveedor solo puede



cubrir una ciudad. Cada proveedor es capaz de distribuir artículos que están numerados consecutivamente.

La siguiente tabla muestra la distribución de los artículos que son distribuidos por cada proveedor y las existencias actuales de estos.

PRIMERA FORMA NORMAL

Una relación esta en primera forma normal si y solo si los dominios de sus atributos solo

contienen valores atómicos (no vas a dejar ningún casillero cío).



SEGUNDA FORMA NORMAL

Una relación esta en segunda forma normal si y solo si esta en primera forma normal y cada atributo no primo* es completamente dependiente de la llave primaria.

*ATRIBUTO PRIMO: es aquel que forma parte de la llave primaria.





TERCERA FORMA NORMAL

Una relación esta en tercera forma normal si y solo si esta en segunda forma normal y

todo atributo no primo es dependiente no transitivamente de la llave primaria.

No se cumple la tercera forma normal porque hay transitividad de un proveedor a

región.

Llave (PROV, ART)



Llave(PROV)



Se considera que un esquema que alcanza tercera forma normal es eficiente. No obstante, se ha propuesto una mejora que permitirá obtener un modelo más eficiente con la ventaja de que no depende de formas normales anteriores (aunque se recomienda ampliamente alcanzar tercera forma normal antes de su aplicación).

BOYCE- CODD (FNBC)

Una relación esta en FNBC si y solo si todas las dependencias funcionales son completas y todos los atributos determinantes son llaves candidatos.

Ejemplo:

Se desea el registro de alumnos; materias y profesores que la imparte. Supóngase que un profesor imparte solamente una materia.



NOTAS:

* Una relación que esta en FNBC estará siempre en 3FN; esta relación no es reciproca. * La forma normal BOYCE-CODD (FNBC) optimiza casos en los que existen varias llaves candidato traslapadas. (Son aquellas que comparten atributos.). * Teóricamente, es más simple puesto que no requiere de formas normales previas.



OBJETIVOS DEL DISEÑO

Se pueden plantear básicamente tres metas al realizar el diseño de un esquema de base de datos;

a)FNBC

b)DESCOMPOSICIÓN DE PRODUCTO SIN PERDIDA

c)CONSERVACIÓN DE LAS DEPENDENCIAS FUNCIONALES. NOTA:

CASOS ESPECIALES

Puede ocurrir que en algunas situaciones se pierda n dependencias funcionales al alcanzar FNBC; esto trae como consecuencia una reducción en el rendimiento del esquema y pone en riesgo incluso la integridad de la base de datos. En estos casos será preferible conservar el diseño alcanzado hasta 3FN.

DEPENDENCIAS DE VALORES MÚLTIPLES

Existen casos de relaciones en los que un atributo puede determinar a otro restringiendo su rango de valores validos. A este tipo de dependencias se les conoce como dependencias multivaluadas (DMV).

FORMATO:

X Y

"X multidetermina a Y"

MATERIA PROFESOR

Las formas normales de nivel más alto (4fn y 5fn) son aplicables para aquellos casos en los que existan dependencias multivaluadas y/o se presenta ciertas características especiales de operación.

CUARTA FORMA NORMAL



Siempre que en una relación R exista una dependencia multivaluada (DMV), la relación esta en 4fn si todos los atributos de R son funcionalmente dependientes del multideterminador

Si: R = {A,B,C,D} A B C D

B D

R esta en 4FN Si

B A

B C

NOTAS:

* Si una relación esta en 4FN, esta también en FNBC, la relación no es reciproca

* Cualquier relación puede descomponerse sin perdida en un conjunto de relaciones en 4FN.

QUINTA FORMA NORMAL

Una relación esta en 5FN si y solo si toda *dependencia de reunión en R esta implicando por las llaves candidatos de R.

Si en:

R = {A,B,C,D,E} * Son llaves candidato A y B

*Son dependencias de reunión

{A,B,C} {A,C,D} {B,E} R esta en 5FN

NOTA: * La quinta forma norma es aplicable comúnmente a aquellos casos en los que realizan descomposiciones hacia 3 o mas nuevas tablas.

Unidad V:

Modelo de Datos de Red

5.1 Conceptos Básicos.

5.2 Diagrama de Estructura de Datos.

5.3 Modulo de Grupo de trabajo de Bases de Datos(OBGI) CODASYL



5.1 CONCEPTOS BASICOS

Una base de datos de red se compone por una colección de registras que se conectan

entre si por medio de ligas.

Un registro equivale a una entidad y un campo a un atributo del modelo entidad relación.

Los campos contienen exclusivamente valores atómicos. Una liga es una relación que se

establece solamente entre dos registros; es decir; debe utilizarse una liga para cada relación

entre una pareja de registros.

Ejemplo:

CLIENTES CUENTAS

5.2 DIAGRAMAS DE ESTRUCTURAS DE DATOS

Permiten mostrar gráficamente el esquema de una base de datos en el modelo de red. Sus componentes principales son :

- Cajas o cuadros: representan registros. - Líneas: representan ligas. MODELO ENTIDAD - RELACIÓN

RED

CLIENTE CUENTA



El caso anterior muestra la conversión del modelo entidad relación al modelo de red para una relación simple donde no existen atributos descriptivos en la relación.

CASOS ESPECIALES

a) LA RELACIÓN TIENE ATRIBUTOS DESCRIPTIVOS

E-R

D. E. D. RED

b) La relación conecta a más de dos conjuntos de entidades.



Ejemplo:

D. E. D. RED

5.3 MODELO CODASYL DBTG



Este modelo es ya una implementaron de las reglas generales de operación del modelo de res. Toma de este los aspectos generales operativos, pero introduce las siguientes características particulares:

Solo pueden utilizarse ligas muchos a uno. Se prohíben las ligas muchos a muchos para simplificar la implementaron. Las ligas uno a uno se representan utilizando ligas muchos a uno.

Casos:





CONJUNTOS DBTG

Son representaciones más concisas del modelo de red; representan genéricamente entre registros.

Una de las aplicaciones mas extendidas de los conjuntos DBTG es la de los grupos repetidos. Estos permiten simplificar la representación de atributos que pueden presentar valores múltiples en una instancia determinada.



Ejemplo:

Suponga que un cuenta habiente tiene mas de un domicilio para el envío de sus estados de cuenta y otras notificaciones.

Unidad VI:

Modelo de Datos Jerárquico

6.1 Conceptos Básicos.

6.2 Diagrama de Estructura de Árbol.

6.3 Registros Virtuales.

6.1 CONCEPTOS BASICOS

Una base de datos jerárquica consiste en una colección de registros que se conectan

entre si por medio de ligas. Los registros y las ligas son similares a los del modelo de red,

pero en el modelo jerárquico se organiza en forma de árbol con raíz (donde la raíz es nodo

ficticio); de tal manera que una base de datos jerárquica es una colección de arboles de este

tipo, formando un bosque.

A cada árbol con raíz con raíz se le denomina árbol de base de datos.



En este modelo un registro puede tener que repetirse en varios sitios que puede

ocasionar los siguientes problemas:

* Riesgos de la inconsistencia al llevar a cabo actualizaciones.

* Inevitable desperdicio de espacio en el medio de almacenamiento secundario.

6.2 DIAGRAMAS DE ESTRUCTURAS DE ÁRBOL

Un diagrama de estructura de árbol es el esquema de una base de datos jerárquica. Tiene

dos componentes básicos:

REGISTROS y LIGAS

Estos diagramas son similares a los de estructura de datos en el modelo de red. La

diferencia radica en que en el modelo de red los registros se organizan en forma de un

grafo arbitrario mientras que en el modelo jerárquico se organiza en forma de un árbol con

raíz.

Las reglas para la formación del árbol son:

1.-No hay ciclos

2.-De padre a hijos son validas las relaciones de uno a uno a uno a muchos.

El esquema de una base de datos jerárquica se representa como una colección de

diagramas de estructuras de árbol. Para cada diagrama existe una única instancia del árbol

de base de datos. La raíz de este árbol es un nodo ficticio. Los hijos de ese nodo son

instancias del tipo de registros adecuado.

Ejemplo:



CASOS PARTICULARES





6.3 REGISTROS VIRTUALES.



Dado que en las relaciones muchos a muchos existe demasiada repetición de datos, se

maneja el concepto de registro virtual. Un registro virtual es aquel que no se escribe

físicamente en el medio, sino que es una referencia (liga) a un registro existente en forma

previa su representación es :

La razón de utilizar registros virtuales es evitar la repetición de los datos, lo cual traería

consigo los siguientes inconvenientes:

-Redundancia, en consecuencia desperdicio de espacio de almacenamiento.

-Alto riesgo de inconsistencia durante las actualizaciones.

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Construcción de Bases de Datos